网站开发参考文献2015年后,wordpress 特殊符号,国际新闻头条最新24小时,软件定制开发公司官网这篇论文的主要内容是介绍了一种名为多尺度差值网络#xff08;MSNet#xff09;的自动息肉分割方法。
1#xff0c;模型整体结构 整体结构包括编码器#xff0c;解码器#xff0c;编码器和解码器之间是多尺度差值模块模块#xff08;MSM#xff09;#xff0c;以及一…这篇论文的主要内容是介绍了一种名为多尺度差值网络MSNet的自动息肉分割方法。
1模型整体结构 整体结构包括编码器解码器编码器和解码器之间是多尺度差值模块模块MSM以及一个额外的不需要训练的LossNet提供额外的监督信息。不需要训练也能有用效果这点说实话我很疑惑
2MSM模块
1SU是MSM的基础构建块定义为两个相邻层次特征图FA和FB之间的元素级差值然后通过绝对值和卷积操作来计算。SU Conv(|FA ⊖ FB|)其中⊖表示元素级差值操作|·|表示取绝对值Conv(·)表示卷积层。利用特征差值的卷积分类模型也不少估计是作者的灵感来源
2为了捕获不同尺度的息肉特征MSM通过金字塔式地连接多个SUs这些SUs具有不同的感受野能够计算具有不同顺序和感受野的差值特征。
3特征融合
跨层次差值特征和编码器输出的特征会进行融合然后通过一个卷积层得到互补性增强特征CE
3LossNet 1LossNet在多尺度差值网络MSNet中扮演着重要角色其主要作用是提供从细节到结构的全面监督以优化分割性能。
2LossNet使用预训练的ImageNet分类网络如VGG-16来提取预测结果和真实标签ground truth的多尺度特征。这些特征被用来计算特征层级之间的差异从而在不同层级上提供监督信号这有助于模型在训练过程中更好地学习到图像的细节和结构信息。
3损失函数除了常用的分割损失如加权IoU损失和二元交叉熵损失之外LossNet通过计算预测和真实标签在不同层级的特征差异来生成额外的损失Lf。
4实验结果
